Yo, y seguramente muchos otros ecólogos del mundo, titubeamos cuando se trata de opinar de la pandemia en curso de COVID-19 y el comportamiento general del virus SARS-CoV-2. Con el objetivo de entender lo que está ocurriendo me he dado a la tarea de revisar los datos crudos de incidencia, graficarlos de distintas maneras, así como leer las interpretaciones de mis colegas epidemiólogos. En las últimas semanas, sitios como worldometer se han vuelto uno de mis favoritos particularmente por permitirme estratificar los datos por distintos factores geográficos y demográficos, así como por darme acceso a datos crudos y diferentes representaciones gráficas. A pesar de no haber tenido un acercamiento a la epidemiología durante mi formación es posible para mí, como ecólogo, identificar funciones matemáticas y patrones en la evolución temporal de la actual pandemia. De entrada, es difícil no sentir envidia por cómo los modelos clásicos de crecimiento poblacional tienen un mejor ajuste para la pandemia que para mis propios datos. Como ecólogo vegetal, rara vez obtengo un ajuste mayor al 60%, mientras que prácticamente todos los valores observados de los datos epidemiológicos caen dentro del ajuste del modelo o dentro de un intervalo de confianza del 90%. A continuación y como primer ejercicio, realizaré un análisis somero de las funciones matemáticas a las que me refiero que describen los datos de la pandemia de COVID-19.